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搜索 LLM ，共找到 403 条记录
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实时语音转写与AI深度分析

assemblyai-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
416
本工作流提供完整的音频处理能力，涵盖实时流式转写（适用于直播字幕和语音助手）和基于LeMUR的深度后处理。用户可以使用它来总结会议内容、根据转录稿件回答问题、提取待办事项，或对录制音频运行自定义LLM分析。
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AI安全扫描与漏洞检测

aig-scanner
Tencent/AI-Infra-Guard
177
本工具依托红心实验室的AI-Infra-Guard框架，提供全方位的AI安全扫描服务。可对AI基础设施、工具、技能、Agent以及大型语言模型进行深度安全审计和漏洞检测，包括越狱测试，确保AI系统的安全性和可靠性。
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AlphaXiv论文快速摘要查找

alphaxiv
wanshuiyin/Auto-claude-code-research-in-sleep
390
该技能可使用AlphaXiv服务，为单个学术论文生成优化的LLM摘要。支持输入arXiv ID或URL，提供分层回退机制（概述→Markdown→LaTeX源文件），帮助用户快速深入理解论文核心内容。
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大型语言模型安全防护层

anth-policy-guardrails
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
247
该技能提供了一套完整的AI应用级安全防护机制。它用于增强与Claude等大型语言模型API的集成安全性，覆盖输入数据（如PII检测、长度）校验、系统提示词（Scope）限制、输出结果敏感信息过滤、成本预算控制以及模型访问权限管理，确保AI应用的可靠性和合规性。
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高级音频转录与智能分析

assemblyai-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
233
本指南展示了使用AssemblyAI进行高级音频处理的全面方法。它不仅支持基础的语音转录，更集成了多项先进的AI功能，包括说话人识别（Diarization）、情绪分析、关键短语提取、实体检测，以及强大的LLM驱动的摘要和问答功能（LeMUR）。适用于需要对音频内容进行深度理解和分析的场景。
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多环境LLM API配置管理

clade-multi-env-setup
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
345
本指南提供了一套完整的LLM（如Anthropic Claude）多环境（开发、预发布、生产）配置的最佳实践。它指导用户如何为不同环境配置独立的API密钥、选择匹配环境需求的模型（如Haiku、Sonnet、Opus），并管理不同等级的资源限制，确保LLM应用在不同生命周期阶段的稳定性和安全性。
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Cohere RAG流程构建

cohere-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
417
本流程演示了如何使用Cohere的嵌入、重排序和聊天API构建完整的RAG（检索增强生成）流水线。它涵盖了从知识库嵌入、高效检索相关信息，到通过LLM生成带有精确引用的答案的全过程。适用场景包括构建企业级、知识驱动的问答和智能问询系统。
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LLM模型迁移与适配指南

cohere-migration-deep-dive
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
380
本指南提供了一份全面的技术参考，指导用户如何将现有基于OpenAI或Anthropic等模型的AI应用，平稳迁移到Cohere平台。内容详细涵盖了API调用适配、向量嵌入的重新构建、工具定义迁移以及使用适配器模式等关键实战步骤，确保AI系统平稳过渡。
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CoreWeave KServe GPU推理服务部署

coreweave-core-workflow-a
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
155
本指南详细介绍了如何在CoreWeave上使用KServe部署生产级机器学习推理服务。内容涵盖了配置GPU调度、实现自动扩缩容以及设置冷启动优化的流程。适用于需要部署大型语言模型（LLMs）或其他复杂AI模型的MLOps工程师。
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CoreWeave分布式GPU训练工作流

coreweave-core-workflow-b
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
142
本指南详细介绍了如何在CoreWeave平台上运行大规模的分布式GPU训练任务。它涵盖了单节点多GPU配置和多节点训练，支持PyTorch DDP，是进行大型语言模型（LLM）微调或需要高性能计算集群的深度学习模型训练的推荐工作流。
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CoreWeave GPU工作负载部署

coreweave-hello-world
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
436
本指南提供在CoreWeave平台上使用Kubernetes（kubectl）部署GPU工作负载的教程。内容包括部署vLLM服务进行大型语言模型（LLM）推理测试，以及运行CUDA批量作业进行性能基准测试。适用于首次部署GPU任务或验证集群访问的场景。
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CoreWeave GPU性能调优指南

coreweave-performance-tuning
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
495
本指南提供了在CoreWeave平台上优化GPU推理性能的专家策略。内容涵盖了根据不同工作负载（如LLM推理、图像生成、模型训练）选择最佳GPU、使用vLLM实现连续批处理优化，以及基于指标的HPA自动扩缩容配置。帮助用户最大化GPU利用率，降低推理延迟，提升AI模型部署效率。
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